申请/专利权人：深圳供电局有限公司

申请日：2023-11-15

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117763403A

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;G06F18/214;G06F18/25;G06N3/08;H02J13/00;G06Q50/06;G06Q10/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本申请涉及一种对居民大负荷用电的识别方法，包括：获取居民用电的电压图谱数据和电流图谱数据，并划分为训练集和测试集；对训练集中的电压图谱数据和电流图谱数据进行特征融合，并转化为特征矩阵；将所述特征矩阵输入到神经网络模型，通过DARTS算法寻找最优神经网络参数集，得到最优神经网络模型；将待识别的电压图谱数据和电流图谱数据的特征矩阵输入到获取的最优神经网络模型中进行识别。本申请根据模型识别结果可以进行及时的应对和处理，避免居民大负荷违规充电引起的风险和损失发生。

主权项：1.一种对居民大负荷用电的识别方法，其特征在于，包括：获取居民用电的电压图谱数据和电流图谱数据，并划分为训练集和测试集；对训练集中的电压图谱数据和电流图谱数据进行特征融合，并转化为特征矩阵；将所述特征矩阵输入到神经网络模型，通过DARTS算法寻找最优神经网络参数集，得到最优神经网络模型；将待识别的电压图谱数据和电流图谱数据的特征矩阵输入到获取的最优神经网络模型中进行识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳供电局有限公司 一种对居民大负荷用电的识别方法

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